分析在云計算架構(gòu)中添加邊緣計算的利與弊

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在企業(yè)決定將工作負(fù)載移至邊緣計算之前,需要評估支持這些邊緣計算模型是否合理。這些限制可能使企業(yè)回到傳統(tǒng)的云計算架構(gòu)。

云計算和邊緣計算是兩個不同的概念,各有特點,許多人都在研究如何在云計算架構(gòu)中添加邊緣計算,下面來看看可行性及利弊分析。

邊緣計算并非對每個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或工作負(fù)載都具有意義。人們需要了解一些邊緣計算示例,以了解應(yīng)該在何時何地將其作為云計算架構(gòu)的一部分。

與傳統(tǒng)的云計算架構(gòu)相比,邊緣計算的性能、安全性和成本優(yōu)勢使其越來越受歡迎,但并不總是最適用于分布式工作負(fù)載。

邊緣計算是指在最終用戶的電腦、手機或物聯(lián)網(wǎng)傳感器等生成和消費數(shù)據(jù)的設(shè)備上或附近處理數(shù)據(jù)的架構(gòu)。這不同于傳統(tǒng)的云計算,云計算依靠中央服務(wù)器來接收數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)并將其發(fā)送回客戶端設(shè)備。而邊緣計算可以減少網(wǎng)絡(luò)等待時間,減少數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上的暴露,在某些情況下,通過將處理加載到最終用戶的設(shè)備來降低成本。

由于具有吸引人的優(yōu)勢,云計算架構(gòu)師可能希望將盡可能多的工作負(fù)載推向邊緣計算。但是在這樣做之前,他們應(yīng)該考慮每個應(yīng)用程序的結(jié)構(gòu)、性能要求和安全性注意事項以及其他因素。

兩種類型的邊緣計算架構(gòu)

在權(quán)衡邊緣計算模型是否合適時,首先要問的問題是哪種架構(gòu)可用。主要有兩種類型:

設(shè)備-邊緣計算,其中直接在客戶端設(shè)備上處理數(shù)據(jù)。 云計算-邊緣計算,其中在邊緣計算硬件上處理數(shù)據(jù),而邊緣計算硬件在地理位置上比集中式云計算數(shù)據(jù)中心更靠近客戶端設(shè)備。

如果客戶端設(shè)備能夠以統(tǒng)一的方式處理該處理負(fù)擔(dān),則設(shè)備-邊緣計算模型可以很好地工作??梢圆捎门_式機或筆記本電腦來處理此問題,但低功率物聯(lián)網(wǎng)傳感器可能缺少有效處理數(shù)據(jù)所需的計算和存儲資源。

此外,如果企業(yè)依賴于許多不同類型的邊緣設(shè)備和操作系統(tǒng),所有這些設(shè)備可能具有不同的功能和配置,那么使用設(shè)備-邊緣計算模型可能會很困難。

借助云計算-邊緣計算模型,最終用戶設(shè)備并不是塑造架構(gòu)的主要因素。如果企業(yè)使用云計算-邊緣計算架構(gòu),那么最終用戶使用的設(shè)備類型并不重要,因為不會將數(shù)據(jù)存儲或處理從中央云轉(zhuǎn)移到這些設(shè)備。與其相反,企業(yè)需要將負(fù)載轉(zhuǎn)移到在云計算-邊緣計算運行的服務(wù)器。這些服務(wù)器通常位于比中央云更靠近最終用戶的數(shù)據(jù)中心。

邊緣計算的局限性

在企業(yè)決定將工作負(fù)載移至邊緣計算之前,需要評估支持這些邊緣計算模型是否合理。這些限制可能使企業(yè)回到傳統(tǒng)的云計算架構(gòu)。

邊緣安全

邊緣計算通過很大程度地減少數(shù)據(jù)傳輸時間來降低一些安全風(fēng)險,但同時也帶來了更復(fù)雜的安全挑戰(zhàn)。

例如,如果企業(yè)在不受控制的最終用戶設(shè)備上存儲或處理數(shù)據(jù),很難保證這些設(shè)備沒有受到網(wǎng)絡(luò)攻擊者可能利用的漏洞的攻擊。即使使用云計算-邊緣計算模型來保留對邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施的控制,擁有更多可管理基礎(chǔ)設(shè)施也會增加攻擊面。

與保護正在處理的數(shù)據(jù)相比,保護通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)(可以對其進行加密)通常要容易得多。因此,邊緣計算的安全性的弊端可能超過其好處。

這使得邊緣計算對于具有高安全性規(guī)范的工作負(fù)載而言并非理想選擇。如果企業(yè)要處理敏感數(shù)據(jù)或有特殊的合規(guī)性要求,則具有集中式服務(wù)器的標(biāo)準(zhǔn)云計算模型的風(fēng)險可能會降低。

延遲要求

邊緣計算可提高應(yīng)用程序性能和響應(yīng)能力,因為數(shù)據(jù)不必往返于云計算的數(shù)據(jù)中心進行處理。對于需要真正即時通信流的工作負(fù)載,這是一個關(guān)鍵優(yōu)勢。云計算提供商繼續(xù)增加數(shù)據(jù)中心的位置,但是他們的大型數(shù)據(jù)中心設(shè)施通常位于遠(yuǎn)離人口中心的偏遠(yuǎn)位置。

大多數(shù)工作負(fù)載具有較低的延遲標(biāo)準(zhǔn)。與傳統(tǒng)的云計算架構(gòu)相比,邊緣計算網(wǎng)絡(luò)可能只會將網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度提高幾毫秒。對于標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用,常規(guī)架構(gòu)帶來的網(wǎng)絡(luò)延遲是可以接受的。而確保延遲改善確實值得進行權(quán)衡,尤其是在考慮了增加的成本和管理負(fù)擔(dān)之后。

數(shù)據(jù)量

考慮企業(yè)的工作負(fù)載需要處理多少數(shù)據(jù),以及邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施是否可以有效地處理它。如果企業(yè)的工作負(fù)載產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),則需要一個龐大的基礎(chǔ)設(shè)施來分析和存儲該數(shù)據(jù)。從管理的角度來看,它可能成本更低,并且更容易將數(shù)據(jù)移至公共云數(shù)據(jù)中心。

另一方面,如果工作負(fù)載基本上是無狀態(tài)的并且不涉及大量數(shù)據(jù),則它們往往是邊緣計算的理想選擇。

邊緣計算實例

為了說明上面列出的取舍,以下是邊緣計算何時適合和不適合的一些示例。

采用邊緣計算的很好例子包括:

自動駕駛汽車。自動駕駛汽車會收集大量數(shù)據(jù),需要實時做出決策,以確保道路上或附近的乘客和其他人的安全。延遲問題可能會導(dǎo)致自動駕駛汽車的響應(yīng)時間延遲幾毫秒,而這種情況可能會產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。 智能恒溫器。這些設(shè)備生成的數(shù)據(jù)相對較少。此外,收集的某些數(shù)據(jù)(例如人們回家的時間和調(diào)整溫度)可能會影響隱私。將數(shù)據(jù)保留在邊緣計算是切實可行的,可以幫助減輕安全隱患。 交通信號燈。交通信號燈具有三個特征,使其非常適合邊緣計算:實時響應(yīng)變化的需求;相對較低的數(shù)據(jù)輸出;偶爾會失去互聯(lián)網(wǎng)連接。

以下是一些邊緣計算效果不佳的示例:

常規(guī)應(yīng)用程序。很難想到需要邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施的性能或響應(yīng)能力的常規(guī)應(yīng)用程序。它可能會減少應(yīng)用程序加載或響應(yīng)請求所需的時間,但這種改進并不值得付出更多成本。 監(jiān)控攝像系統(tǒng)。監(jiān)控視頻通常會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。在邊緣計算處理和存儲數(shù)據(jù)是不切實際的,因為這將需要大型且專門的基礎(chǔ)設(shè)施。將數(shù)據(jù)存儲在集中式云計算設(shè)施成本將會低得多,也容易得多。 智能照明系統(tǒng)。允許用戶通過互聯(lián)網(wǎng)控制家庭或辦公室中照明的系統(tǒng)不會生成大量數(shù)據(jù)。但是智能照明系統(tǒng)往往具有最小的處理能力,也沒有超低延遲要求,如果打開燈具需要一兩秒鐘的時間,那沒什么大不了的。用戶可以構(gòu)建用于管理這些系統(tǒng)的邊緣基礎(chǔ)設(shè)施,但這在大多數(shù)情況下都不值得花費更多的成本。

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